FOR 2093

C3: Synchronisation von memristiv gekoppelten Oszillatornetzwerken - Theorie und Emulation

Grundlegende Lernmechanismen basieren auf Synchronisationsmuster, bei denen die Signale der einzelnen Neuronen synchronisiert werden. Die Synchronisationsfähigkeit ergibt sich aus unterschiedlichen Kopplungsmechanismen, der Verbindungstopologie und verteilten Verzögerungzeiten. Diese sind Gegenstand dieses Projekts und werden für Oszillatornetzwerke mit memristiven und retardierten Koppelelementen, die zu dynamisch adaptierenden Graphen führen, untersucht. Der methodische Ansatz ist komplementär und kombiniert regelungstheoretische Konzepte für die strukturelle Analyse des Netzwerks und die Ableitung von Entwurfsregeln, die die Synchronisation ermöglichen bzw. sicherstellen, mit schaltungstechnischen Konzepten der Wellen-Digital-Emulation zur Synthese von Schaltungen und zur Bewertung elektrischer Wechselwirkungen in Netzwerken mit memristiven Zwei-Toren. Neben Oszillatormodellen in der Form von gewöhnlichen Differentialgleichungen werden Kontinuumsmodelle betrachtet, die durch partielle Differentialgleichungen beschrieben werden, um große Ensembles von verteilten Oszillatoren und deren Selbstorganisation zu untersuchen. Die entwickelten Analyse-, Entwurfs- und Synthesetechniken werden in numerischen Simulationen und Wellen-Digital-Emulationen ausgewertet.